• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.4
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• pp.429-436
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• 2011

Various documents, images, videos and other materials on the web has been increasing rapidly. Efficient search of those things has become an important topic. From keyword-based search, internet search has been transformed to semantic search which finds the implications and the relations between data elements. Many annotation processing systems manipulating the metadata for semantic search have been proposed. However, annotation data generated by different methods and forms are difficult to process integrated search between those systems. In this study, in order to resolve this problem, we categorized levels of many annotation documents, and we proposed the method to measure the similarity between the annotation documents. Similarity measure between annotation documents can be used for searching similar or related documents, images, and videos regardless of the forms of the source data.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.2
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• pp.39-48
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• 2009

This study reviews the limit of image search by considering on the image search methods related to content-based image retrieval and suggests a user interface for more efficient content-based image retrieval and the ways to utilize image properties. For now, most studies on image search are being performed focusing on content-based image retrieval; they try to search based on the image's colors, texture, shapes, and the overall form of the image. However, the results are not satisfactory because there are various technological limits. Accordingly, this study suggests a new retrieval system which adapts content-based image retrieval and the conventional keyword search method. This is about a way to attribute properties to images using texts and a fast way to search images by expressing the attribute of images as keywords and utilizing them to search images. Also, the study focuses on a simulation for a user interface to make query language on the Internet and a search for clothes in an online shopping mall as an application of the retrieval system based on image attribute. This study will contribute to adding a new purchase pattern in online shopping malls and to the development of the area of similar image search.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.16-17
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• 2011

온라인을 통한 이미지 공유는 사용자들이 활발하게 이용하고 있는 분야 중 하나이다. 사용자의 활발한 참여로 거대해진 이미지 데이터 베이스 내에서 효율적으로 이미지 검색을 수행하기 위해서는 이미지를 정확하기 표현하고 있는 태그의 존재가 매우 중요하다. 하지만, 최근 이미지에 등록 태그 중에서 상당 부분이 이미지와는 직접 관련이 없는 노이즈 태그라는 조사결과는 노이즈 태그로 인해서 이미지 검색의 정확성이 저하될 수 있다는 가능성을 암시한다. 그래서 노이즈 태그를 효과적으로 구분하기 위해서는 태그의 종류에 적합한 태그 정제 기술을 도입할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해서 이미지의 시각적 유사도에 기반한 Visually weighted neighbor voting 방법을 제안했다. 이를 통해서 이미지와 태그 사이의 관련성을 효과적으로 측정할 수 있었다. 그리고 기존 기술보다 안정적으로 노이즈 태그를 구분할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.

• Archives of design research
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• v.14 no.4
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• pp.5-14
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• 2001

Among Human Sensibility-oriented products a gap between the images that designers try to express through that product and users emotional evaluation becomes an issue. The data on the correlation between image words used for design evaluation and images used in the design process are especially significant. This study based on these correlations suggests a Fuzzy retrieval system supporting styling design with images and image words. In the system, the relational data are demonstrated by Fuzzy thesaurus as correlation coefficient from the degree of similarity among image words. And the degree of similarity is produced based on image evaluation. Image retrieval is conducted by the algorithm of Fuzzy thesaurus development, 1) among image words, 2) images to image words, 3) image words to images and 4) among images: 4 different modes are provided as retrieval modes. Also transfer between modes is carried by direct operating interface, therefore divergent thinking and convergent thinking is supported well. The system consists of operation for the gap and the measurement unit of emotional evaluation, and visualization units. Under unified interface environments are set in order for consistency of the operation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.73-79
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• 2010

Emotion intelligence computing is able to processing of human emotion through it's studying and adaptation. Also, Be able more efficient to interaction of human and computer. As sight and hearing, music & image is constitute of short time and continue for long. Cause to success marketing, understand-translate of humanity emotion. In this paper, Be design of check system that matched music and image by user emotion keyword(irritability, gloom, calmness, joy). Suggested system is definition by 4 stage situations. Then, Using music & image and emotion ontology to retrieval normalized music & image. Also, A sampling of image peculiarity information and similarity measurement is able to get wanted result. At the same time, Matched on one space through pared correspondence analysis and factor analysis for classify image emotion recognition information. Experimentation findings, Suggest system was show 82.4% matching rate about 4 stage emotion condition.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.709-711
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• 2005

컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문은 의료 영상 검색 시스템에서 뇌 MRI 이미지 데이터베이스에서 사용자의 질의를 만족하는 질의 결과 집합에 대한 시각화 방안을 제안한다. 한 환자의 뇌 MRI 이미지를 검색 결과로 제시할 경우 종류별, 방향별로 다양하고 여러 환자의 경우에는 그 양이 더욱 방대해진다. 이러한 뇌 MRI 이미지를 공간 제약적인 화면에 표현하는데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 질의 결과를 제시할 대 유사도가 높은 순서로 나열하고, 사용자 요구에 따른 관련 이미지를 종류와 방향별로 제시하여 이미지 조작을 가능하게 한다. 도한, 제시된 뇌 MRI 이미지를 효율적으로 브라우징할 수 있도록 3차원 블록 메타포어를 이용한 시각화 인터페이스를 통하여 공간 활용도의 향상과 사용자 인터페이스의 편의성 및 인지도를 증진한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.26 no.1
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• pp.199-215
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• 2015

As a way of identifying users' image needs for improved effectiveness of image search, there have been recent research approaches to examine contextual factors in image needs with multiple perspectives. In this line of research, this study examined a total of 70 unsuccessful image searches for the purpose of investigating users' image needs. In order to achieve the purpose of this study, in particular, the characteristics of image needs, contextual factors on image needs, and image queries were investigated. The findings of this study demonstrated that information needs from the failed image searches are categorized primarily into specific and general/nameable categories. More importantly, these information needs are embedded with multiple contextual factors, primarily, task purpose and use purpose. With an analysis of detailed use purposes for image, illustration use was found most in this data set. For query analysis, the type of unique/refined image query was revealed primarily. As the results of this study were found similar to the findings of previous studies, it is possible to characterize the image needs from the failed image searches. In addition, the findings of this study are expected to be useful to the design and service of image retrieval.

• Management & Information Systems Review
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• v.38 no.3
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• pp.55-80
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• 2019

Recently, many companies improving their management performance by building a powerful brand value which is recognized for trademark rights. However, as growing up the size of online commerce market, the infringement of trademark rights is increasing. According to various studies and reports, cases of foreign and domestic companies infringing on their trademark rights are increased. As the manpower and the cost required for the protection of trademark are enormous, small and medium enterprises(SMEs) could not conduct preliminary investigations to protect their trademark rights. Besides, due to the trademark image search service does not exist, many domestic companies have a problem that investigating huge amounts of trademarks manually when conducting preliminary investigations to protect their rights of trademark. Therefore, we develop an intelligent similar trademark search model to reduce the manpower and cost for preliminary investigation. To measure the performance of the model which is developed in this study, test data selected by intellectual property experts was used, and the performance of ResNet V1 101 was the highest. The significance of this study is as follows. The experimental results empirically demonstrate that the image classification algorithm shows high performance not only object recognition but also image retrieval. Since the model that developed in this study was learned through actual trademark image data, it is expected that it can be applied in the real industrial environment.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.4
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• pp.15-20
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• 2016

This paper describes the construction of knowledge data retrieval management system based on medical image CT. The developed system is aimed to improve the efficiency of the hospital by reading the medical images using the intelligent retrieval technology and diagnosing the patient 's disease name. In this study, the medical image DICOM file of PACS is read, the image is processed, and feature values are extracted and stored in the database. We have implemented a system that retrieves similarity by comparing new CT images required for medical treatment with the feature values of other CTs stored in the database. After converting 100 CT dicom provided for academic research into JPEG files, Code Book Library was constructed using SIFT, CS-LBP and K-Mean Clustering algorithms. Through the database optimization, the similarity of the new CT image to the existing data is searched and the result is confirmed, so that it can be utilized for the diagnosis and diagnosis of the patient.